Classificação de dados Trata-se de compreender e organizar dados em categorias e tipos definidos que sejam relevantes para uma organização específica.
Classificação de dados por sensibilidadePolíticas ou outros atributos permitem que as organizações identifiquem, organizem, protejam, gerenciem e relatem dados ao longo de todo o seu ciclo de vida. atender aos requisitos regulamentares e outras necessidades comerciais.
A classificação de dados proporciona uma ponte clara entre as iniciativas de privacidade e segurança.
– Jennifer Glen, Analista da IDC
Qual é a finalidade da classificação de dados?
A classificação de dados tem múltiplas aplicações e é fundamental para iniciativas de privacidade, mitigação de riscos, segurança, governança, descoberta e conformidade.
Com a tecnologia adequada e técnicas de classificação automatizadas, As empresas podem encontrar e compreender todos os seus dados.Saber onde os dados estão localizados, identificar seu conteúdo e, em última análise, tomar decisões mais acertadas a seu respeito. Essas decisões podem afetar a privacidade, a segurança, a governança — ou todas elas. Independentemente da aplicação, a classificação eficaz de dados é um ponto de partida essencial.
A classificação de dados permite que os usuários — sem abrir ou alterar nenhum arquivo — determinem se os dados contêm informações sensíveis, críticas, pessoais, confidenciais, restritas ou regulamentadas de alguma outra forma. Isso ajuda as organizações a responderem a perguntas importantes como:
- onde todos os seus dados são armazenados.
- onde residem seus dados mais sensíveis
- o que seus dados contêm
- de quem são esses dados
Por que a classificação de dados é importante?
As organizações não conseguem monitorar e controlar dados que desconhecem — ou que não conseguem encontrar. Você não pode proteger seus dados mais sensíveis contra roubo se não souber onde eles estão armazenados. Você não pode determinar quais tipos de dados devem permanecer em servidores locais e quais devem ser migrados para a nuvem se não souber o que os dados contêm. Você não consegue responder eficazmente a... DSARs Se você não conseguir determinar a quem pertencem seus dados.
Para otimizar a segurança e reduzir os custos relacionados aos esforços de segurança, uma classificação eficaz pode determinar quais dados são os mais valiosos, permitindo priorizar sua proteção. Ao mesmo tempo, você pode permitir que dados menos valiosos residam em um ambiente menos monitorado e mais acessível.
Quais são os níveis de classificação de dados?
A classificação de dados é normalmente dividida em vários níveis, cada um com seu próprio nível de sensibilidade. Os níveis de classificação mais comuns são:
- Confidencial: Este é o nível mais alto de sensibilidade e inclui informações que, se divulgadas, podem causar danos à organização ou ao indivíduo. Isso inclui segredos comerciais, dados financeiros e informações pessoais sensíveis.
- Restrito: Este nível de dados é sensível e requer proteção, mas não na mesma medida que dados confidenciais. Isso pode incluir informações comerciais sensíveis, como planos de vendas e marketing.
- Interno: São dados importantes para a organização, mas que não são suficientemente sensíveis para exigirem o mesmo nível de proteção que dados restritos ou confidenciais. Isso pode incluir relatórios e memorandos internos.
- Público: Este é o nível mais baixo de classificação de dados e inclui informações que podem ser compartilhadas livremente, sem quaisquer restrições.
Requisitos de classificação de dados
A classificação e rotulagem de dados é uma etapa necessária para a construção de qualquer programa de governança, segurança da informação ou privacidade — e é um pré-requisito para o cumprimento das normas regulamentares do RGPD (Regulamento Geral sobre a Proteção de Dados). CCPA, HIPAA, PCI ou praticamente qualquer norma de conformidade local, global, federal ou estadual.
Embora algumas regulamentações exijam que as organizações mantenham certas categorias para dados classificados (por exemplo, o SOC2 exige uma categoria para dados "confidenciais" e o GDPR especifica rótulos como "público", "proprietário", "confidencial" e até mesmo "especial"), nem todas as regulamentações exigem categorias específicas — e isso não é consistente entre elas.
Melhores práticas de classificação de dados
A classificação de dados é um processo crucial que ajuda as organizações a proteger informações sensíveis contra acesso não autorizado e uso indevido. Para garantir um sistema de classificação de dados eficaz, siga estas boas práticas:
- Estabelecer políticas claras e concisas: As organizações devem criar políticas que definam o processo de classificação de dados e as responsabilidades dos funcionários. Essas políticas devem ser revisadas e atualizadas regularmente para garantir que permaneçam relevantes e eficazes à medida que a organização evolui.
- Treinar funcionários: Todos os funcionários devem ser treinados no processo de classificação de dados e na importância da proteção de informações sensíveis. Esse treinamento deve ser contínuo, para garantir que os funcionários estejam cientes das melhores práticas mais recentes e dos requisitos regulamentares.
- Classificação automatizada: Isso pode ajudar a agilizar o processo e reduzir o risco de erro humano. As ferramentas de classificação de aprendizado de máquina podem ajudar as organizações a identificar com precisão os dados mais importantes para elas, com base em vários critérios, como tipo, política, regulamentação ou padrão da indústria.
- Monitorar e revisar: Isso inclui avaliar regularmente os dados para determinar seu nível de sensibilidade e atualizar os controles implementados para protegê-los. Ao monitorar e revisar continuamente o processo de classificação de dados, as organizações podem se antecipar às ameaças de segurança em constante evolução e garantir que suas informações confidenciais estejam sempre protegidas.
Tipos de classificação de dados
Existem diversas maneiras pelas quais as organizações podem classificar seus dados, mas todas elas se enquadram, em última análise, em dois modelos principais: classificação manual e classificação automatizada.
A classificação manual exige que os responsáveis pelos dados sejam treinados para classificar todos os dados de uma empresa por categoria ou rótulo. Os processos manuais não são apenas muito caros e demorados, mas também impossíveis de escalar para acompanhar o crescimento exponencial dos tipos de dados, fontes e regulamentações.
Além disso, como qualquer tarefa repetitiva realizada por humanos, a classificação manual está sujeita a erros, levando a classificações incompletas ou incorretas.
Classificação automatizada Oferece resultados eficazes com menos custo e menos esforço. Os processos automatizados utilizam modelos treináveis de aprendizado profundo que podem ser dimensionados e analisados em todos os seus processos. Dados estruturados e não estruturados, em repouso e em movimento. Isso permite aplicar regras de classificação de dados de forma consistente e dinâmica à medida que os dados percorrem seu ciclo de vida.
Impactos do RGPD na classificação de dados
A classificação de dados é um componente vital da gestão de dados que permite às organizações cumprir regulamentações como o Regulamento Geral de Proteção de Dados (RGPD). O RGPD é um regulamento instituído pela União Europeia que visa salvaguardar a privacidade e os dados pessoais dos cidadãos da UE. As organizações que lidam com dados pessoais de cidadãos da UE devem cumprir as regulamentações do RGPD ou enfrentar multas e penalidades substanciais. Ao utilizar a classificação de dados, as organizações podem categorizar os dados com base em seu tipo, sensibilidade e importância.
Isso permite que as organizações compreendam o nível de proteção necessário para cada tipo de dado e garante que ele seja armazenado, processado e transmitido com segurança. Dessa forma, as organizações podem gerenciar melhor seus dados, aprimorar a segurança dos dados e atender aos requisitos do GDPR, protegendo assim a privacidade dos dados pessoais.
Exemplos de classificação de dados
A abordagem BigID para classificação de dados é diferente. Ela adota uma estratégia de descoberta aprofundada que vai além do básico: encontrando dados onde quer que estejam e adicionando contexto e correlação para a classificação.
A abordagem de classificação da BigID amplia e aprimora os métodos de classificação tradicionais, além de expandir a cobertura para vários tipos de informações sensíveis — desde informações de identificação pessoal até informações de perfil e informações sensíveis mais abrangentes.
Por exemplo, uma grande rede varejista utiliza o BigID para classificar e identificar onde residem os dados sensíveis e críticos em sua organização — e como protegê-los.
A empresa tem utilizado o BigID em uma iniciativa global para descobrir e classificar dados sensíveis, críticos e pessoais em todas as suas mais de 1.200 fontes de dados — e para mais de 73.000 funcionários. Com um inventário unificado de seus dados, o cliente iniciou iniciativas de governança mais abrangentes.
Aprimore os recursos de classificação de dados com o BigID.
A classificação de dados constitui uma parte fundamental de qualquer iniciativa de privacidade, segurança e governança de dados — e, portanto, deve ser uma prioridade para as organizações que desejam proteger seus dados sensíveis e manter a conformidade regulatória.
Para gerenciar e proteger adequadamente dados valiosos, as empresas precisam conhecer seus dados, entendê-los e ser capazes de responder facilmente: o que são, onde estão e a quem pertencem.
A BigID oferece uma plataforma poderosa e intuitiva, além de uma classificação de dados altamente eficaz e fácil de usar, que aproveita o aprendizado de máquina. As organizações podem identificar de forma rápida e automática dados sensíveis e críticos em centenas de fontes de dados e criar estratégias de governança de dados personalizadas para gerenciar, monitorar e proteger todos os seus dados.
A classificação de dados com BigID se parece com:
Expressões regulares e correspondência de padrões
A classificação tradicional baseada em padrões utiliza expressões regulares e padrões para encontrar correspondências exatas em sequências de dados. O BigID modernizou essa abordagem e adicionou identificadores de segurança. Por exemplo, as organizações podem identificar pontos de dados focados em segurança, como chaves de API, credenciais, tokens e até mesmo senhas comuns.
Classificação contextual
O BigID aproveita Aprendizado de Máquina (ML) e Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER) Identificar automaticamente informações sensíveis e associar essa instância específica de informação sensível a uma identidade ou perfil individual.
Classificador de arquivos por tipo
Os modelos de aprendizado de máquina classificam automaticamente documentos com base no conteúdo e na estrutura de um arquivo, sem se limitarem a nenhum classificador de dados específico. Esses modelos podem reconhecer tipos de arquivos sensíveis, como extratos financeiros ou cartões de embarque.
Classificação baseada em políticas
O BigID possui bibliotecas de políticas integradas para ajudar a classificar, gerenciar e proteger tipos específicos de dados por política. Isso permite que as organizações Criar fluxos de trabalho para tipos específicos de dados, gerenciar acesso, monitorar uso, e proteger dados sensíveis que possam estar sob ataque.
Agende uma demonstração Para saber mais sobre como o BigID pode ajudá-lo a conhecer seus dados com Classificação baseada em aprendizado de máquina.
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